徐梦迎
近几年来，随着建筑生产和经营规模的不断扩大，建筑业在GDP中的比重不断增加，建筑行业整体发展呈现稳定态势。建筑材料生产及管理技术也紧跟时代潮流，向着科技化、智慧化不断发展。在这一改革下，建筑材料行业的技术进步相较以前取得了极大的成就中国建材网cnprofit.com。作为我国著名的建筑材料专家、高级工程师，李磊紧随建筑材料技术发展趋势，为行业贡献了多个重要技术成果，推动了建筑材料行业步入智慧化、技术化和信息化进程。
李磊，现任徐州盛佰年商贸有限公司总经理，在复杂大型公建项目材料管理领域具备丰富的经验。李磊通过技术创新解决了多项长期困扰建筑材料行业的难题，尤其在建筑材料项目管理、建筑材料的成本效益分析、建筑材料的造价数据分析、建材生产储运等领域有大量有益探索，为行业精益施工做出了突出贡献。李磊先后率团队从建材研发分析、生产储运、智慧管理、分析优化等层面进行了多维度技术成果的研究。同时，她也多次担任国家级建筑工程建材项目评审团成员，并获得“2022年度中国地产建材技术创新领军人物”奖等多个国家级行业至高荣誉。其中，“基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统”凭借其突出的应用价值获得了“2021年度建材行业杰出数智化创新成果”奖。
在李磊的职业生涯里，她长期致力于建筑材料管理的深入探索，并实现了管理创新。在她的规划下，众多建筑工程项目在成本效益和材料优化等方面体现出巨大优势。对此，李磊表示，建筑工程材料管理是一个整体的、全员的、全生命周期的动态管理过程，是实现项目经济效益最大化的重要手段，也是工程项目管理的核心内容之一。她说道，“质量、成本、环保的最优化是建筑材料管理的三大主要目标，这三者之间的关系既矛盾又统一。它们在项目展开过程中相互影响、相互制约。作为建筑材料管理人员，我们最主要的目标是在保证最好的质量和一定的工期下，追求成本的最小值。”对此，在不断见证当代先进技术在推动各行各业创新发展的过程中展现的技术优势下，李磊窥见了信息技术系统在建筑材料管理的潜在应用价值，并投身于建筑材料管理技术研发的第一线。
自2019年以来，李磊开展了“基于LSTM深度学习模型的建材研发分析系统”、“基于零知识证明+bp神经网络的建材生产储运系统”、“基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统”、“基于大数据技术的建筑材料分析优化系统”等多项技术研究。其中，“基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统”是各项技术成果中颇具代表性的一项。
深度残差神经网络是一种深度学习模型，李磊在此项技术成果中通过引入“残差学习”来解决深度神经网络难以训练的问题。同时，计算机视觉在这个系统中用来识别和分析建筑材料的实际状况，如识别不同类型的建筑材料、检测建筑材料的数量和位置，以及图像分割等技术。然后，通过分析建筑材料的使用情况、库存变化、采购周期等大量数据，“基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统”可以预测未来的材料需求，从而实现智慧管理。另一方面，云计算技术为这个系统提供了强大的计算能力和数据存储能力，使得系统能够处理大量的数据和复杂的计算任务。该系统是一个跨领域的技术成果，它将深度学习、计算机视觉、大数据分析等多种技术集合在一起，为建筑材料的管理提供了一个全面、智能的解决方案，在项目开始前及施工过程中，通过智能化方式，对建筑材料相关情况了如指掌，真正实现了“见”所未建。
“基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统”在建筑材料行业的实际应用价值方面也有着突出的表现。该系统通过自动化的数据收集和分析，可以减少人工的参与，提高管理效率。例如，物联网设备可以自动追踪建筑材料的存量和使用情况，大大减轻了人工的负担，而且系统可以分析历史数据，预测未来的需求，从而帮助企业准确地安排库存，避免出现库存过多或过少的情况。另一方面，系统通过对数据的实时分析，可以优化物流路线，减少运输时间和成本，提高物流效率，同时通过精确地预测需求，避免因为过度采购而产生的材料浪费。除此之外，系统还可以帮助企业跟踪供应链中的各个环节，及时发现问题，改善供应链管理，帮助企业做出更科学、更准确的决策。总的来说，这个系统可以帮助建筑企业实现数字化、智能化的转型，提高管理效率，降低成本，改善服务质量，从而增强企业的竞争力。
李磊提到，“随着市场竞争的逐渐激烈，市场环境也日趋复杂，建筑企业的管理水平也亟须提高。‘基于深度残差神经网络的建筑材料智慧管理系统’将有助于建筑企业信息化管理的推进。不仅如此，将信息技术应用于建筑企业的施工，以信息化的方式对建材进行管理，将进一步提高施工的质量和效率。”
正是有如李磊一样的建材行业专家们的不断求索与创新，以大数据智能科技为驱动，以可视化与智能化方法为引擎，使越来越多的建筑企业成功实现了降本增效、飞速发展。